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成果名称：基于临床参数的狼疮性肾炎组织学活动度预测模型
发表期刊：《肾脏病病学透析移植》［Nephrology Dialysis Transplantation IF（2023）： 4.8］
通讯作者：杨毅
主要作者单位：浙江大学医学院附属第四医院
2021年肾脏病改善全球预后（KDIGO）临床指南强调了组织学活动指数（AI）在狼疮性肾炎（LN）管理中的重要性。LN患者若AI较高，则肾脏预后不佳，且肾炎复发率较高。本研究旨在构建LN的AI预测模型。
研究对象为337例经肾活检确诊为LN的患者。参与者被随机分为训练组和测试组，并进一步分为高活动组（AI＞2）和低活动组（AI≤2）。本研究利用肾活检时的实验室检查结果，通过逻辑回归分析和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）分析，开发了两种临床预测模型。通过5折交叉验证评估模型性能，并在测试组中进行验证。基于优选模型，构建了用于个体评估的列线图。
多变量分析显示，平均动脉压较高、估算肾小球滤过率较低、补体3水平较低、尿红细胞计数较高和抗双链DNA抗体阳性是LN高组织学活动的独立危险因素。在测试组中，两个模型在识别AI＞2患者方面均表现出良好的鉴别能力。逻辑回归模型的5折交叉验证平均曲线下面积为0.855，而LASSO模型的平均曲线下面积为0.896。基于LASSO模型，创建了一个网络工具，供临床医生输入基线临床参数，以生成AI ＞2的概率评分。
所建立的列线图提供了一个量化辅助工具，用于区分AI较高的LN患者，并有助于医生在综合评估中做出临床决策。
每一项临床研究都倾注着研究团队的心血结晶。学习过后，您是否有所收获？或有疑问想与主创团队分享？请在评论区留言，期待与您交流！
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